Dữ liệu nabular và tóm tắt theo trạng thái thiếu
Trong bài tập này, bạn sẽ tìm hiểu cách dùng dữ liệu nabular để khám phá sự biến thiên của một biến theo trạng thái thiếu của biến khác.
Chúng ta sẽ dùng bộ dữ liệu oceanbuoys từ naniar, rồi tạo nhiều biểu đồ của dữ liệu bằng cách dùng các ô phân mảnh (facets).
Cách này giúp bạn khám phá các lớp (layer) khác nhau của tình trạng thiếu dữ liệu.
Bài tập này là một phần của khóa học
Xử lý dữ liệu thiếu trong R
Hướng dẫn bài tập
- Khảo sát phân phối của gió đông tây (
wind_ew) theo trạng thái thiếu của nhiệt độ không khí bằnggeom_density()và phân mảnh (facet) theo trạng thái thiếu của nhiệt độ không khí (air_temp_c_NA). - Phát triển thêm trực quan hóa này bằng cách tô màu theo trạng thái thiếu của độ ẩm (
humidity_NA).
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Explore the distribution of wind east west (wind_ew) for the missingness of air temperature
# using geom_density() and faceting by the missingness of air temperature (air_temp_c_NA).
___ %>%
bind_shadow(___) %>%
ggplot(aes(x = ___)) +
geom_density() +
facet_wrap(~___)
# Build upon this visualization by coloring by the missingness of humidity (humidity_NA).
___ %>%
___(___) %>%
ggplot(aes(x = ___,
color = ___)) +
geom_density() +
___(~___)